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门型T6）：企业官网、办公环境、轻量级数据库及缓存服务器 内存密集型（内存优化存储、内存优化网络增强型M3ne、内存优化型M3、大内存型E3、内存优化型M2）：高性能数据库、内存数据库、大数据分析和挖掘 存储密集型（磁盘网络优化型D3、超高IO型I3、超高IO型IR3、磁盘增强型

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Oracle Database 21c Enterprise 易于升级和卸载 CloudBeaver 易于升级和卸载，方便客户在产品升级或版本变更时快速完成操作。 CloudBeaver 易于升级和卸载，方便客户在产品升级或版本变更时快速完成操作。 云原生关系型数据库 云原生数据库 Oracle

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millicores）。 取值与MemorySize成比例，默认是128M内存占0.1个核（100 millicores）。 函数占用的CPU为基础CPU：200 millicores，再加上内存按比例占用的CPU，计算方法：内存/128 *100 + 200。 code_type String

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置进行优化和调整，以提高应用性能并最大程度降低成本消耗。 某在线教育客户想要通过FunctionGraph节省成本，前期统一按照4096M内存，50个预留实例进行配置，降本效果并不明显。后通过函数资源看板，不断根据调用量、积压量、实例数量、内存使用量等指标，优化当前函数规格和预留

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资源监控、调用链情况，了解应用对事物的并发处理能力，方便进行性能优化。 优势： 灵活扩展：执行机集群按需扩展，支持不同规模的性能测试。 一站式解决方案：通过专业的报告提供应用并发能力、响应时延、应用CPU/内存占用、应用的内部各微服务处理时延等关键指标。 按需收费：根据性能测试持续时间、并发规模进行收费。

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集群”三种类型。 单机：因系统开销占用一部分资源，Redis单机实例可用内存比实例规格略小；允许客户端同时连接的个数从50,000到60,000；数据库每秒执行的命令数QPS从50,000到100,000. 主备：需要预留持久化的内存，部分规格的实际可使用与单机实例相比略少；主备

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如何将 GaussDB (for MySQL)数据库备份到弹性云服务器上？ 您可以通过导出SQL语句的方式将数据库备份到弹性云服务器上。弹性云服务器不限制存放哪些数据，但是数据必须符合国家法律法规。您可以在弹性云服务器上存放数据库备份，但不建议将弹性云服务器作为数据库备份空间使用。 强烈推荐使用 云数据库 GaussDB(for

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LiteOS 5.0 五大新特性简化端侧设备开发和调测 时间：2021-04-27 14:30:48 内容简介： 踩内存，镜像文件太大，系统运行轨迹追踪难、资源占用难分析等等问题，对物联网端侧开发者造成困难，影响开发效率，LiteOS 5.0五大新特性，即新架构、新编译框架、新轻

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求。 企业电商 对内存要求高、数据量大并且数据访问量大、要求快速的数据交换和处理的场景。例如广告精准营销、电商、移动APP。 推荐使用内存优化型弹性云服务器，主要提供高内存实例，同时可以配置超高IO的云硬盘和合适的带宽。 图形渲染 对图像视频质量要求高、大内存，大量数据处理，I/

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序（如：IIS、Apache等Web服务器）能接受的TCP连接数是有限的，一旦有大量的TCP连接，即便是正常的，也会导致网站访问非常缓慢甚至无法访问，TCP全连接攻击就是通过许多僵尸主机不断地与受害服务器建立大量的TCP连接，直到服务器的内存等资源被耗尽而被拖跨，从而造成拒绝服务

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Integer 函数占用的cpu资源。 单位为millicore（1 core=1000 millicores）。 取值与MemorySize成比例，默认是128M内存占0.1个核（100 millicores）。 函数占用的CPU为基础CPU：200 millicores，再加上内存按比例占用的CPU，计算方法：内存/128

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下： 安装简单（反例FALCON，安装过程非常复杂） 使用简单，可用“run_wtdbg_assembly.sh”脚本生成运行脚本 内存及存储占用少 配置流程 1.配置编译环境 安装wget工具。 yum install wget-y 2.获取源码 获取“wtdbg2”源码包。 cd/usr/local/src

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是成本最低的通用型实例。 内存优化型：内存优化型云服务器擅长应对大型内存数据集和高网络场景。适用于内存要求高，数据量大并且数据访问量大，同时要求快速的数据交换和处理。例如广告精准营销、电商、车联网等大数据分析场景。 超大内存型：超大内存型弹性云服务器内存要求高，数据量大并且数据访

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millicores）。 取值与MemorySize成比例，默认是128M内存占0.1个核（100 millicores）。 函数占用的CPU为基础CPU：200 millicores，再加上内存按比例占用的CPU，计算方法：内存/128 *100 + 200。 code_type String

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